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World File Search System基元
脑网络交互的动态基元
a 柏林夏里特医学院柏林健康研究所，柏林夏里特广场 1，柏林 10117，德国 b 柏林夏里特医学院神经病学与实验神经病学系，柏林自由大学和柏林洪堡大学的企业成员，柏林夏里特广场 1，柏林 10117，德国 c 伯恩斯坦学习状态依赖性重点和伯恩斯坦计算神经科学中心，柏林，德国 d 爱因斯坦柏林神经科学中心，柏林夏里特广场 1，柏林 10117，德国 e 爱因斯坦数字未来中心，柏林 Wilhelmstraße 67，柏林 10117，德国 f 新加坡国立大学电气与计算机工程系，新加坡 g 杨潞龄医学院、睡眠与认知中心和转化磁共振研究中心，新加坡新加坡，新加坡 i 综合科学与工程项目 (ISEP)，新加坡国立大学，新加坡，新加坡 j Athinoula A. Martinos 生物医学成像中心，麻省总医院，查尔斯顿，美国 k 信息和通信技术系，大脑与认知中心，计算神经科学组，庞培法布拉大学，巴塞罗那，西班牙 l Institució Catalana de la Recerca i Estudis Avançats，巴塞罗那，西班牙 m 神经心理学系，马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所，莱比锡，德国 n 心理科学学院，特纳大脑与心理健康研究所，莫纳什大学，墨尔本，克莱顿，澳大利亚
使用自由能量优化的互补工作记忆来学习序列中的特征和结构
摘要 — 我们提出了一个整体框架，用于对皮质基底系统 (CX-BG) 和额叶纹状体系统 (PFC-BG) 进行建模，以生成和回忆音频记忆序列；即声音感知和语音产生。我们真正的模型基于称为 INFERNO 的神经结构，代表循环神经网络的迭代自由能优化。自由能 (FE) 对应于内部或外部噪声的预测误差。FE 最小化用于在 PFC 中探索、选择和学习在 BG 网络中执行的最佳操作选择（例如声音产生），以便尽可能准确地重现和控制代表 CX 中声音的脉冲序列。两种工作记忆之间的差异依赖于神经编码本身，它基于 CX-BG 网络中的时间排序（脉冲时间依赖可塑性）和 PFC-BG 网络中序列的排序（门控或增益调制）。我们在这篇短文中详细介绍了负责以几毫秒的顺序对音频基元进行编码的 CX-BG 系统，以及负责学习序列中时间结构的 PFC-BG 系统。使用小型和大型音频数据库进行的两个实验展示了神经架构在检索音频基元以及基于结构检测的长距离序列方面的探索、泛化和抗噪能力。虽然两种学习机制都是用相同的顺序编码算法实现的，但 CX-BG 系统实现了无模型循环神经网络 (INFERNO)，而 PFC-BG 系统实现了门控循环神经网络 (INFERNO GATE)。
Cortec产品和设备
检查大脑互换特性，例如记录质量，噪声水平，无线链接鲁棒性，潜伏期，刺激输出等。使用现有的实验室设备（如示波器和信号源）轻松访问大脑互换。2。临床环境中使用的评估试剂盒用外部化导线植入的电极。电极引线连接到评估套件。检查：您的临床假设在亚基元环境中有效吗？您的应用程序软件是否可由患者使用？3。大脑互换已完全植入大脑互换与电极植入轻松进行操作的罚款（算法在植入物外运行）
TESSERAE 大型空间结构项目
• 制造按比例缩小的机电基元：为测试组装和构造概念，在实验室中构建了约 1:50 的缩小实验硬件平台。最受探索的几何形状之一“巴基球”提供了高效的表面积与体积比，接近球体。对于太空应用，考虑到将预制表面覆层发射到轨道的成本高昂，最好在给定表面积下最大化体积。这些结构基元允许快速进行原型设计、迭代，以及通过几何和磁性对结构粘合的物理和机电特性进行评估。具体而言，瓦片之间的二面角粘合角为巴基球或其他封闭形状建立了适当的壳几何形状，磁体行为由计算代码和每个瓦片中的电力电子设备控制。主要构建两种类型的基元：可自组装成空心结构的壳瓦片，例如巴基球的五边形和六边形瓦片（图 1）；和细胞节点（即准六面体）可自组装成填充空间的设计，例如截角八面体线的堆叠。我们使用了多种 3D 打印技术来制造外壳，为了获得更精确的公差，我们优先使用光固化光聚合物打印机。这些瓷砖通过电池和超级电容器组合供电，在我们最新的国际空间站 (ISS) 测试原型上，其规格为 2 到 3 秒内产生 20 W 脉冲（图 2）。一套定制的电子元件（包括传感器、LED、中央处理器和数据存储器）安装在预制的 PCB（印刷电路板）上，这些 PCB 运行 Python 和 C++ 中的自组装算法代码。 • 微重力测试：这些微型平台随后在微重力环境中进行测试，测试范围从抛物线“零重力”飞行中反复出现的 15-20 秒失重期，到亚轨道火箭实验室内三分钟的漂浮，再到国际空间站上为期多天的轨道任务（图 3）。当被释放到这些微重力环境中漂浮时，瓷砖会记录传感器数据，摄像头会捕捉镜头进行分析，为下一系列迭代原型提供信息。这些微重力测试对于全面了解在优化的瓷砖质量与磁场强度比下的自组装行为至关重要。对于国际空间站任务，要么使用密闭实验箱进行纯自主轨道测试，瓷砖必须在其中自行启动，要么在宇航员看管的实验中将瓷砖释放到开放过道中，以获得更大的测试空间。 3 为了补充小规模硬件测试，我们使用了一套机器人模拟软件（特别是 Cyberbotics 的 WeBots）来生成人类居住规模的轨道上自组装行为的数学严格模型。
![arXiv:2201.05478v1 [cs.IT] 2022 年 1 月 14 日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\767772c360b0c88894fbc7549429abaf653c3081.webp)
arXiv:2201.05478v1 [cs.IT] 2022 年 1 月 14 日
2010 年引入了与量子力学的相似之处，其中就包括量子计算 (QC)，这消除了这两个领域之间的许多实际区别 (van Rijsbergen, 2004) (Widdows, 2004)。因此，使用量子方法大量利用信息的想法非常有吸引力，但仍然受到物理实现的实际情况的影响。数学、科学、计算和信息理论交叉处的至少一个二元性也使其变得复杂。这涉及抽象、原始定义和公理的概念，可以直接用向量本身来解释。向量作为在某个抽象空间内具有量级和方向的结构化数学对象，可以表示一组足以描述纯态系统的特征。在这方面，它表现为原始，不需要进一步的证明或分解，只需通过有助于限定和量化的维度 (基) 和标量即可。然而，向量是由沿其投影的一组潜在无限的离散点构成的，因此它们同样是非原始的。因此，根据定义，它们也（可能）由至少一种混合状态描述（Widdows，D. 和 Kitto K. 和 Cohen T.，2020）——外部向量积的概率加权和，在量子力学中称为密度矩阵。因此，要全面理解使用向量描述的任何系统，需要了解原始和非原始解释。为了使这种理解具体化，任何真正原始部分的定义都必须可以从第一原理推导出来：也就是说，它们应该是可证明的公理，以便任何进一步的分解都会使它们的合理性变得毫无意义。反过来，这需要精确定义任何基和区间，在这些基和区间上可以定义单个原始元素，以及闭合它们的极限。因此，本文提出了一种使用部分三元组构造（称为 Corolla）在基于向量的信息系统中实现公理表示和组合的新方法。该方法根据基元所涵盖的指称语义以及它们提供的直接相关有向关系来正式定义基元。
将高性能计算与量子计算相结合
- 将 GPU 加速引入量子经典计算：François Courteille，NVidia 首席解决方案架构师 - 量子互连以扩大量子技术：Tom Darras，WeLinq 首席执行官 - 用于解决复杂组合问题的基于量子定价的列生成框架，Wesley da Silva Coelho，Louis-Paul Henry 量子应用工程师，Loïc Henriet，Pasqal 首席技术官 - 云端可用的基于单光子的量子计算机：指标和基准” Shane Mansfield，首席研究官和 Jean Senellart，Quandela 首席产品官 - 基元和电路优化，Blake Johnson，IBM 量子平台负责人 - HPC 和 QC 集成平台：Jacques-Charles Lafoucrière，CEA HQI 项目负责人
同时发生静态干扰的实时识别与规避...
使用有效的飞行策略在未知场景中避开混合障碍物是无人机应用面临的关键挑战。在本文中，我们介绍了一种更强大的技术，仅使用点云输入即可区分和跟踪动态障碍物和静态障碍物。然后，为了实现动态避障，我们提出了禁忌金字塔方法，以迭代方式采用有效的基于采样的方法求解期望的飞行器速度。通过求解具有期望速度和航路点约束的非线性优化问题来生成运动基元。此外，我们提出了几种技术来处理近距离物体的位置估计误差、可变形物体的误差以及不同子模块之间的时间间隔。所提出的方法已实现在机上实时运行，并在模拟和硬件测试中得到了广泛的验证，证明了我们在跟踪鲁棒性、能量成本和计算时间方面的优势。
多巴胺信号传导富集的纹状体基因组预测体内纹状体多巴胺的合成和生理活性
氨开裂已被确定为解锁可持续经济的关键步骤。使用密度函数理论，我们对石墨烯和氮改性石墨烯支撑的过渡金属单原子催化剂（SAC）进行了建模，以研究催化NH 3裂纹过程。结果表明，（I）修饰石墨烯可确保过渡金属原子（M）比C-矩阵强，并且（ii）具有三个锚固硝基元（Mn 3）的结构比MN 4更具反应性。在IRN 3和运行3个SAC模型上，N 2进化决定了总速率，而在RHN 3 -SAC上，它是NH 3脱氢。与扩展金属表面相比，SACS上的温度填充模拟在SAC上显示出变化。批处理反应器被采用，以平衡基本步骤作为温度的函数的序列，从而揭示了整个NH 3裂纹活性。结果表明，IRN 3和RHN 3是NH 3在低至230°C下开裂的强大候选者。
从GW扰动理论
我们介绍了使用GW扰动理论（GW PT）的电子波（E -PH）耦合的实际计算的工作流程。此工作流程结合了BerkeleyGW，ABINIT和EPW软件包，以在GW自我水平上启用精确的E-PH计算，超出了基于密度功能理论（DFT）和密度功能 - 功能扰动理论（DFPT）的标准计算。This workflow begins with DFT and DFPT calculations ( ABINIT ) as starting point, followed by GW and GW PT calculations ( BerkeleyGW ) for the quasiparticle band structures and e -ph matrix elements on coarse electron k - and phonon q -grids, which are then interpolated to finer grids through Wannier interpolation ( EPW ) for computations of various e -ph coupling determined physical诸如各向异性Eliashberg方程的电子自我甲基元或解决方案等数量。开发了一种量规的对称性展开技术，以降低GW PT（以及DFPT）的计算成本，同时满足Wannier插值的规格一致性要求。
理论上安全的量子同态加密
量子同态加密允许服务器直接对加密数据进行计算，它是构建更复杂的量子密码协议的基本基元。要实现这样的构造，量子同态加密必须满足两个隐私属性：数据隐私（确保输入数据对服务器是私密的）和电路隐私（确保计算后的密文不会泄露有关用于执行计算的电路的任何其他信息，除了计算本身的输出）。虽然电路隐私在经典密码学中得到了充分研究，并且许多同态加密方案都可以配备它，但它的量子类似物却很少受到关注。在这里，我们为具有信息论安全性的量子同态加密建立了电路隐私的定义。此外，我们将量子无意识传输简化为量子同态加密。通过使用这种简化，我们的工作揭示了广泛的量子同态加密协议家族中的电路隐私、数据隐私和正确性之间的基本权衡，其中包括仅允许计算 Cliūford 电路的方案。